前列腺癌Gleason分级的ADC直方图分析

2018-06-14 02:38季立标陆志华钱伟新姚鸿欢陆文俊
中国医学计算机成像杂志 2018年2期
关键词:峰度水分子直方图

鱼 汀 季立标 陆志华 钱伟新 姚鸿欢 陆文俊 曹 燕 胡 芳

前列腺癌的Gleason评分(GS)是目前评估癌灶侵袭性广为接受的方法,高GS(≥7分)和低GS(<6分)由于癌灶的侵袭性不同,对患者的治疗方案也不同[1-3]。已有研究显示前列腺癌的ADC值与GS呈负相关[4-5]。但传统的手动画感兴趣区(region of interest,ROI)的方法测得的ADC值会低估前列腺癌的不均质性。另外,前列腺影像报告和数据系统第二版(PI-RADS v2)推荐多b值的DWI扫描,如果扫描时间和设备场强允许可采用≥1400/mm2的超高b值[6]。本研究采用肿瘤全体积ADC直方图分析方法,比较高和超高b值DWI鉴别前列腺癌低和高GS评分的价值。

方 法

1.病例资料

回顾性分析2014年12月至2017年2月因PSA异常增高拟前列腺穿刺活检的成年男性患者。纳入标准:①MRI检查前未穿刺以及放疗或内分泌治疗;②有完整的MRI资料,包括高分辨率T2WI和DWI;③经超声引导下前列腺穿刺活检病理证实为前列腺癌,并有明确Gleason评分。共109例患者符合纳入标准。排除标准:①穿刺未满12针法系统穿刺(n=18);②DWI图像上因伪影病灶显示差(n=5);③穿刺病理证实为前列腺癌,但病灶太小(直径≤0.5cm)或MRI各序列未能显示病灶(n=4)。共82例男性患者最终纳入研究,年龄47~87岁,中位年龄73岁。

2.磁共振扫描方法

采用Philips Achieva3.0T磁共振扫描仪,16通道相控阵表明线圈。检查前适量饮水使膀胱适度充盈。上下线圈的中心位于耻骨联合上5cm。扫描序列:①横断位快速自旋回波T2WI:TR/TE:3000/80 ms,层厚3mm,层间距0mm,FOV 22cm×22cm~ 26cm×26cm,激 励 次 数2,矩 阵 440×437,TSE 因 子 18; ② DWI:TR/TE:2750/76ms,层厚3mm,层间距0mm,FOV 22cm×22cm~26cm×26cm,激励次数2,矩阵112×108,b=0、1000、2000s/mm2。扫描范围包括前列腺和精囊腺。

3.穿刺与病理诊断

由泌尿外科医师行经直肠超声引导下12针法系统穿刺活检,包括两侧外周带上部、中部、下部、尖部及两侧移行带上部、下部,每区各1针穿刺,并在可疑区域加穿1针。标本由病理科医师读片并Gleason评分。

4.图像分析

两位具有5年以上前列腺诊断经验的影像科医师在已知穿刺结果的情况下共同在MRI序列上确定病灶部位,如有分歧则由二者协商确定。MRI上符合以下标准则确定前列腺癌[6]:①T2WI上外周带内类圆形或境界不清的局灶性低信号,移行带内缺乏包膜、境界不清的均匀低信号灶,伴或不伴透镜样外形;②DWI上呈局灶性高信号,相应ADC图上呈低信号。

5.DWI图像后处理

所有病例图像转换为DICOM格式并导入FireVoxel软件,参考T2WI及ADC图后在每层DWI(b=1000和2000s/mm2)高信号病灶区手动勾画所有显著癌灶边界,直至剪切出整个肿瘤范围,将得到的相应参数运用Matlab软件得到所有像素的ADC值,最后通过SPSS软件获得相应直方图,每个直方图参数包括:平均ADC值(ADCmean)、最小ADC值(ADCmin)、ADC第10百分位数(ADC_10th)、ADC第25百分位数(ADC_25th)、ADC第75百分位数(ADC_75th)、ADC第90百分位数(ADC_90th)、偏度及峰度。

6.统计分析

统计分析采用SPSS16.0软件。计量资料采用独立样本t检验(符合正态分布)或Mann-Whitney U检验(符合非正态分布)比较低GS和高GS间直方图参数结果的差异。采用ROC曲线分析ADC直方图各参数诊断低GS前列腺癌的效能。采用Z检验比较超高b值(2000s/mm2)和高b值(1000s/mm2)ADC直方图各参数的ROC曲线下面积。P<0.05为差异具有统计学意义。

结 果

1.图像分析结果

将82例患者的穿刺结果结合多参数MRI图像,确定105个前列腺癌灶,其中外周带52个病灶,移行带46个病灶,7个癌灶同时累及外周带及移行带。Gleason=6分共24例(图1),Gleason=7分共40例(图2),Gleason=8分共21例,Gleason=9分共18例,Gleason=10分共2例。

2.低GS和高GS前列腺癌间ADC直方图各参数结果的差异

低GS和高GS前列腺癌间ADC直方图各参数结果的差异见表1。高b值和超高b值ADC直方图参数中,除了ADC_90th、偏度和峰度外,其余参数高GS组比低GS组均降低。高b值ADC的直方图参数中,ADCmin、ADC_25th和峰度的高GS组与低GS组间ADC值差异具有统计学意义。超高b值ADC的直方图参数中,ADCmean、ADCmin、ADC_10th和ADC_25th的高GS组与低GS组间ADC值差异具有统计学意义。

3.超高b值和高b值ADC直方图诊断低GS前列腺癌的效能比较

超高b值和高b值ADC直方图参数诊断低GS前列腺癌的效能比较见表2。高b值ADC直方图参数中ADCmin诊断效能最高(0.698),超高b值ADC直方图参数中ADCmin、ADC_10th和ADC_25th诊断效能均较高(>0.7),除了ADC_75th、偏度和峰度外,超高b值ADC直方图参数诊断效能均比高b值的增高,但只有ADC_10th的效能差异具有统计学意义(P=0.0206)。

讨 论

术前前列腺癌灶侵袭性的评估对于患者制定个性化的治疗方案非常重要。高GS(≥ 7分)提示前列腺癌灶的局部侵袭性增高、远处转移的风险增大,低GS(< 6分)通常提示癌灶为惰性,即使治疗延误也不会导致显著的临床结果(例如转移)[1-3]。GS评分需活检或根治性手术,因而,一个可靠的能够鉴别前列腺癌高、低GS的非侵袭性方法是目前影像学研究的热点。

表1 低GS和高GS前列腺癌间直方图各参数结果

表2 超高b值和高b值ADC直方图参数诊断低GS前列腺癌的效能比较

图1 62岁移行带前列腺癌(GS 3+3=6)。高分辨率T2WI (A) 示移行带内局灶性境界不清的低信号灶(白箭)。高b值DWI (B) 示移行带内局灶性高信号(白箭),相应ADC图上呈低信号 (C,白箭).超高b值 DWI (D) 示移行带内局灶性显著高信号(白箭),对比度明显增加,相应ADC图上呈低信号(E,白箭)。直方图(F)示随着b值增高,ADC值减低并范围缩小。

图2 70岁移行带前列腺癌(GS 4+3=7)。高分辨率T2WI (A) 示移行带内境界不清的低信号灶(白箭)。 高b值DWI (B)示移行带内局灶性高信号(白箭),相应ADC图上呈低信号 (C,白箭)。超高b值 DWI (D) 示移行带内局灶性显著高信号(白箭),对比度明显增加,相应ADC图上呈低信号(E,白箭)。直方图(F)示随着b值增高,ADC值减低并范围缩小,与图1病例相比,曲线分布范围增大,说明高GS癌灶内的明显不均质性。

虽然已有研究显示前列腺癌的ADC值与GS呈负相关,并有助于鉴别高、低GS[4-5],但其采用在肿瘤单一层面手动画ROI取平均ADC值的方法低估了前列腺癌的不均质性。前列腺癌组织的不均质性主要表现在肿瘤细胞密度的分布不均一,肿瘤细胞密度是前列腺癌病理分级的主要因素。Chatterjee等[7]发现前列腺癌组织与正常组织间水分子扩散的差异除了细胞密度不同外,还与前列腺腺体成分的相对体积不同有关。上述原因可能造成手动画ROI的方法造成良性前列腺增生、低度恶性和高度恶性前列腺癌间的ADC值存在明显的重叠[6、8]。全体积ADC直方图分析是一种通过计算整个体积内所有体素的ADC值,描述肿瘤内水分子扩散异质性的方法[9-10]。已有宫颈[11]和卵巢[12]肿瘤的研究显示ADC直方图能有助于鉴别肿瘤的病理类型和分级。

本结果高GS与低GS间ADC值差异比较中,高b值ADC直方图中ADCmin、ADC_25th和峰度的差异具有统计学意义,超高b值ADC直方图中ADCmean、ADCmin、ADC_10th和 ADC_25th的差异具有统计学意义。另外,除了ADC_75th、偏度和峰度外,超高b值ADC直方图诊断低GS前列腺癌的效能均比高b值的增高,但只有ADC_10th的效能差异具有统计学意义。综合以上结果,超高b值ADC直方图中ADC_10th与前列腺癌的相关性最高,能够较好地鉴别高GS与低GS,当ADC_10th≤0.46 ×10-3mm2/s时,诊断低GS前列腺癌的敏感性和特异性分别为67.9%和75%。与其它研究结果一致[9、13、14],因为呈高斯分布的ADC直方图上位于曲线左侧低分布的ADC值反映了肿瘤核心的高细胞密度部分。另外,在高b值和超高b值ADC直方图中,高GS的ADC_90th、偏度和峰度均较低GS增高,其他参数均较低GS降低,这也提示了高GS癌灶内的细胞密度分布的复杂和不均一性。

本结果中,除了峰度外,超高b值的高GS和低GSADC直方图参数均比高b值的直方图参数降低,该结果与Kang等[15]的研究一致,原因主要为随着b值的升高,组织的信号衰减为非单指数衰减形式。生物体内的水分子主要有两种形式存在:细胞外间隙扩散快的水分子和吸附在大分子上或细胞内扩散慢的水分子。在相对低b值时,组织的信号强度主要由扩散快的水分子决定,随着b值的逐渐升高,组织的信号强度则主要由扩散慢的水分子决定。本结果说明超高b值与高b值相比,能够更为客观地反映肿瘤内水分子的扩散特性。

本研究的不足之处是:①本研究为回顾性分析;②低GS组的病例相对少;③采用超声引导下系统穿刺活检作为病理对照,与MRI所见病灶不能完全一一对应,导致结果可能存在偏差。

总之,ADC直方图分析方法鉴别前列腺癌的分级具有较大价值,超高b值DWI的ADC_10th诊断低GS前列腺癌的效能最高。

[1]Epstein JI, Allsbrook WC Jr, Amin MB, et al. ISUP Grading Committee. The 2005 International Society of Urological Pathology(ISUP) Consensus Conference on Gleason Grading of Prostatic Carcinoma. Am J SurgPathol, 2005, 29:1228-1242.

[2]Epstein JI. An update of the Gleason grading system. J Urol, 2010,183:433-440.

[3]Romero-Otero J, García-Gómez B, Duarte-Ojeda JM, et al. Active surveillance for prostate cancer. Int J Urol, 2016, 23:211-218.

[4]Turkbey B, Shah VP, Pang Y, et al. Is apparent diffusion coefficient associated with clinical risk scores for prostate cancers that are visible on 3-T MR images? Radiology, 2011, 258:488-495.

[5]Hambrock T, Somford DM, Huisman HJ, et al. Relationship between apparent diffusion coefficients at 3.0-T MR imaging and Gleason grade in peripheral zone prostate cancer. Radiology, 2011, 259:453-461.

[6]Weinreb JC, Barentsz JO, Choyke PL, et al. PI-RADS Prostate Imaging-Reporting and Data System:2015,Version 2.EurUrol,2016, 69:16-40.

[7]Chatterjee A, Watson G, Myint E, et al. Changes in Epithelium,Stroma, and Lumen Space Correlate More Strongly with Gleason Pattern and Are Stronger Predictors of Prostate ADC Changes than Cellularity Metrics. Radiology, 2015, 277:751-762.

[8]Barbieri S, Brönnimann M, Boxler S, et al. Differentiation of prostate cancer lesions with high and with low Gleason score by diffusionweighted MRI. EurRadiol, 2017, 27:1547-1555.

[9]Wu CJ, Wang Q, Li H, et al. DWI-associated entire-tumor histogram analysis for the differentiation of low-grade prostate cancer from intermediate-high-grade prostate cancer. Abdom Imaging, 2015,40:3214-3221.

[10]Woo S, Cho JY, Kim SY, et al. Histogram analysis of apparent diffusion coefficient map of diffusion-weighted MRI in endometrial cancer: a preliminary correlation study with histological grade.ActaRadiol, 2014, 55:1270-1277.

[11]陆媛媛, 黄群英, 孙明华, 等. ADC直方图区分宫颈癌常见病理类型的价值. 中国医学计算机成像杂志, 2015, 21:255-259.

[12]林宇宁, 李 辉, 陈自谦, 等. 采用MR扩散加权成像表观扩散系数值直方图诊断ⅠB期宫颈癌的价值. 中华放射学杂志,2015, 49:349-353.

[13]Peng Y, Jiang Y, Yang C, et al. Quantitative analysis of multiparametric prostate MR images: differentiation between prostate cancer and normal tissue and correlation with Gleason score-a computer-aided diagnosis development study. Radiology, 2013,267:787-796.

[14]Donati OF, Mazaheri Y, Afaq A, et al. Prostate cancer aggressiveness:assessment with whole-lesion histogram analysis of the apparent diffusion coefficient. Radiology, 2014, 271:143-152.

[15]Kang Y, Choi SH, Kim YJ, et al. Gliomas: Histogram analysis of apparent diffusion coefficient maps with standard- or high-b-value diffusion-weighted MR imaging-correlation with tumor grade.Radiology, 2011, 261:882-890.

猜你喜欢
峰度水分子直方图
符合差分隐私的流数据统计直方图发布
酰胺质子转移成像和扩散峰度成像评估子宫内膜癌微卫星不稳定状态
扩散峰度成像技术检测急性期癫痫大鼠模型的成像改变
多少水分子才能称“一滴水”
基于FPGA的直方图均衡图像增强算法设计及实现
随吟
用直方图控制画面影调
基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪方法
两颗心
中考频数分布直方图题型展示